O que faz com que grandes empresas de tecnologia estejam oferecendo cursos gratuitos sobre inteligência artificial? A principal delas é ter um maior número de aliados para utilizar as próprias ferramentas criadas por eles. O Google, por exemplo, está tornando a educação em IA acessível gratuitamente e oferecendo cursos rápidos para que o conhecimento das pessoas a respeito das ferramentas aumente e tenham mais pessoas habilitadas a trabalhar com isso no mercado. Não são necessários pré-requisitos ou taxas, apesar de alguns cursos da plataforma Google Cloud serem pagos.
Há módulos de aprendizagem em que são fornecidas visões dos conceitos de IA generativa, desde os fundamentos de grandes modelos de linguagem até os princípios responsáveis da IA. Será possível terminar o curso e criar as suas próprias aplicações de IA com as ferramentas Google. Confira 8 deles e inicie já.
Saiba mais sobre a IA generativa em um curso simples e curto. Este é um curso de aprendizagem de nível introdutório que visa explicar o que é IA generativa, como ela é usada e como ela difere dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina. Também abrange as ferramentas do Google para ajudá-lo a desenvolver seus próprios aplicativos Gen AI. Duração de apenas 45 minutos.
Introdução aos grandes modelos de linguagem
Este é um curso de aprendizagem de nível introdutório que explora o que são grandes modelos de linguagem (LLM), os casos de uso onde eles podem ser utilizados e como você pode usar o ajuste imediato para melhorar o desempenho do LLM. Também abrange ferramentas do Google para ajudá-lo a desenvolver seus próprios aplicativos Gen AI.
Este é um curso de aprendizagem de nível introdutório que visa explicar o que é IA responsável, por que ela é importante e como o Google implementa IA responsável em seus produtos. Ele também apresenta os 7 princípios de IA do Google.
Nesse curso são apresentados modelos de linguagem grandes e introdução à IA responsável. Um pouco mais longo que os demais, com uma hora e 45 minutos de duração, ele se desdobra em algumas práticas para quem quer atuar com IA.
Introdução à geração de imagens
Nesse módulo, o curso apresenta modelos de difusão, uma família de modelos de aprendizado de máquina que recentemente se mostrou promissora no espaço de geração de imagens.
Os modelos de difusão inspiram-se na física, especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, os modelos de difusão tornaram-se populares tanto na pesquisa quanto na indústria. Os modelos de difusão sustentam muitos modelos e ferramentas de geração de imagens de última geração no Google Cloud. Este curso apresenta a teoria por trás dos modelos de difusão e como treiná-los e implantá-los na Vertex AI. São oito horas imersivas que contribuem para o entendimento da ferramenta.
Arquitetura codificador-descodificador
Este curso fornece uma sinopse da arquitetura codificador-decodificador, que é uma arquitetura de aprendizado de máquina poderosa e predominante para tarefas sequência a sequência, como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas. Você aprenderá sobre os principais componentes da arquitetura do codificador-decodificador e como treinar e servir esses modelos.
No tutorial do laboratório correspondente, é possível codificar no TensorFlow uma implementação simples da arquitetura do codificador-decodificador para geração de poesia desde o início.
Este curso apresentará o mecanismo de atenção, uma técnica que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Será possível aprender como funciona a atenção e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de uma variedade de tarefas de aprendizado de máquina, incluindo tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas.
Modelos de transformadores e modelo BERT
Este curso apresenta a arquitetura do Transformer e o modelo Bidirecional Encoder Representations from Transformers (BERT). Será possível aprender sobre os principais componentes da arquitetura do Transformer, como o mecanismo de autoatenção, e como ele é usado para construir o modelo BERT.
Ao terminar, será possível saber sobre as diferentes tarefas para as quais o BERT pode ser usado, como classificação de texto, resposta a perguntas e inferência de linguagem natural. Para quem quer aprender a elaborar prompts é um dos métodos mais necessários.
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